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World File Search System放射学
放射学技术申请-2025。 ...
East Central College Applied Science学位放射技术副学士已获得放射技术教育联合审查委员会（JRCERT）的全面批准。数据包中所述，这是一个70个学时的课程（包括20个学时的先决条件和50个课程学时），其中包括校园内课堂和实验室时间以及各种医疗保健设施的临床经验。一旦被选中参加该计划，学生应在二十个月 / 5个学期内完成全日制放射技术计划。通识教育课程可以在进入计划之前全日制或兼职完成。毕业后，学生将获得放射技术应用科学学位的副学士学位，并有资格申请坐在美国放射技术专家登记处，以获得RT（R）。
R1神经放射学课程
•第19章颅神经•第20章颞骨成像•第22章腹侧和中央颅骨基础：鼻窦，卖出，帕拉斯尔和轨道区域•第23章腺体：腺体，唾液，甲状腺和甲状腺功能疗法和甲状旁腺成像•第24章粘膜癌：粘膜癌：颈部和颈部差异•第25章 - 诊断25次•自我评估考试介绍性视频：CT头的大脑介绍：方法和原理https：//www.youtube.com/watch?v=fepvxmrur70&t=3200s颅内出血的成像（Wintermark博士）19:16 min min min min https://www.asnr.org/neurocurriculum/imaging-of-intracranial-hemorrhages/ MRI脑序列-Radiology Video教程https://wwwww.youtube.com/watch?v=dyxegy-x1n8&t=24S介绍大脑的MRI https://www.youtube.com/watch?v=co7qyu21qku
放射学中的人工智能——超越黑匣子
背景人工智能在放射学中发挥着越来越重要的作用。然而，越来越多的情况是，重建决策已不再可能，尤其是在深度学习领域的新方法和强大方法的情况下。由此产生的模型在用户无法理解内部过程的情况下发挥了作用，并被用作所谓的黑匣子。特别是在医学等敏感领域，决策的可解释性至关重要，以便验证其正确性并评估替代方案。因此，正在积极研究阐明这些黑匣子。方法这篇评论文章介绍了可解释人工智能的不同方法及其优缺点。使用示例来说明所介绍的方法。这项研究旨在使读者能够更好地评估相应解释的局限性，当
sc 诊断和介入放射学 - 服务指南
卡蒂纳拉医院的两个 CT 科室、胸骨和造影放射科、超声波科室、复杂结构肿瘤科 (UCO) 诊断和介入放射科均位于医院二楼的服务大楼内。磁共振中心位于一楼。急诊放射科胸骨科位于三楼。诊断和介入血管造影科室位于四楼。可通过医院正门进入该服务，然后按照橙色标志前往。每个部分都有编号。候诊室用字母标记。
放射学、诊断成像和放射治疗学位...
综合课程：生命系统的生物和生化基础 SSD：BIO/13、MED/36、BIO/10、BIO/12、MED/03、MED/07 CFU：9 协调员：Blasco Morozzo Della Rocca 教授 电子邮件：BLASCO.MOROZZODELLAROCCA@UNICAMILLUS.ORG模块：应用生物学 SSD：BIO 13 CFU：2 教授：Roberta Nardacci 电子邮件：roberta.nardacci@unicamillus.org 模块：放射学 SSD：MED/36 CFU：1 教授：Simone Altobelli 电子邮件：simone.altobelli@unicamillus.org 模块：生物化学 SSD：BIO/10 CFU：2 教授：Giacomo Lazzarino 电子邮件： giacomo.lazzarino@unicamillus.org 模块：临床生物化学和分子生物学 SSD：BIO/12 CFU：2 教授：Blasco Morozzo Della Rocca 电子邮件：blasco.morozzo.della.rocca@unicamillus.org 模块：遗传学 SSD：MED/03 CFU：1 教授：Maria Rosaria D'Apice 电子邮件：maria.rosaria.dapice@unicamillus.org 模块：微生物学 SSD：MED/07 CFU：1 教授：Daniele Armenia 电子邮件：daniele.armenia@unicamillus.org 先决条件 虽然没有先决条件，但需要具备细胞生物学和化学的基本知识。
人工智能（AI）在放射学领域的应用
摘要：背景：在过去十年中，人们对将人工智能 (AI) 应用于放射学以改善诊断程序的兴趣日益浓厚。人工智能在成像链的所有步骤中都有潜在的好处，从诊断测试的处方到测试报告的传达。人工智能在放射学领域的应用也对诊断时的医患沟通提出了挑战。本系统综述重点关注当人工智能应用于癌症诊断沟通时患者的角色以及患者与医生之间的人际交往技巧。方法：在 1990 年至 2021 年的 PubMed、Embase、Medline、Scopus 和 PsycNet 上进行了系统搜索。搜索词为：“人工智能”或“智能机器”和“通信”、“放射学”和“肿瘤学诊断”。遵循 PRISMA 指南。结果：共查明 517 条记录，5 篇论文符合纳入标准并进行了分析。大多数文章强调了人工智能在放射学方面的技术支持的成功，却以牺牲患者对人工智能的信任和以患者为中心的癌症疾病沟通为代价。根据研究结果讨论了实际意义和未来指导方针。结论：事实证明，人工智能有助于临床医生进行诊断。未来的研究可能会通过充分了解人工智能的有利用途以及通过充分的医患诊断沟通培训提高医疗依从性来提高患者的信任度。
2025放射学CPT更新（PDF）
每年都会更新CPT®Codebook，以添加，修改或删除代码和/或指南，以反映当前的技术，技术和服务。作为对我们客户的服务，APS医疗帐单总结了这些更改，以促进截至2025年1月1日的受影响服务的准确报告。美国医学协会已发布了270个新的CPT代码，112个已删除的CPT代码和2025年修订的CPT代码。以下内容可能适用于放射学。放射学变化在下面概述。新代码以红色，修订的蓝色代码突出显示，而已删除的代码为黑色。Radiology New Codes for 2025 60660 Ablation of 1 or more thyroid nodule(s), one lobe or the isthmus, percutaneous, including imaging guidance, radiofrequency 60661 Ablation of 1 or more thyroid nodule(s), additional lobe, percutaneous, including imaging guidance, radiofrequency (List separately in addition to code for primary程序）64466胸筋膜平面块，单侧；通过注射，包括成像指导，进行64467胸腔筋膜平面块，单侧；通过连续输注，包括成像指南，进行64468胸腔筋膜平面块，双侧；通过注射，包括成像指导，进行64469胸腔筋膜平面块，双侧；通过连续输注，包括成像指导，进行64473下肢束缚平面块，单侧；通过注射，包括成像指导，进行64474下肢筋膜平面块，单侧； by continuous infusion(s), including imaging guidance, when performed 76014 MR safety implant and/or foreign body assessment by trained clinical staff, including identification and verification of implant components from appropriate sources (eg, surgical reports, imaging reports, medical device databases, device vendors, review of prior imaging), analyzing current MR conditional status of individual components and systems, and consulting published professional guidance with
放射学中的无代码机学习
机器学习模型可以帮助临床医生和研究人员在放射学内部的许多任务中，例如诊断，分类，分割/测量和质量保证。为了更好地利用机器学习，我们已经开发了一个平台，该平台允许用户在不需要任何编程知识的情况下标记数据和训练模型。该技术堆栈由用于用户交互，Python，Pytorch和Monai的打字稿Web应用程序组成，用于机器学习，DICOM WADO-RS可从临床系统中检索数据，以及用于模型管理的Docker。作为系统的第一个试验，研究人员将其用来训练锁骨断裂检测模型，作为IRB批准的回顾性研究的一部分。研究人员在13个部位的2,039名患者中标记了4,135个锁骨X光片。平台将数据自动将数据分为培训，验证和测试集，并训练了模型，直到验证损失平稳。然后该系统返回了接收器操作特征曲线，AUC，F1和其他指标。所得模型以90％的敏感性，87％的特异性和88％的精度鉴定锁骨骨折，AUC为0.95。此模型性能等于文献中报道的类似模型。最近，我们的系统用于训练模型，以识别包含个人身份信息（PII）的超声框架。验证后，该模型被用来帮助识别用于研究的大型数据集。这个首先的系统简化了模型开发和部署，并为在医疗保健中使用AI开辟了令人兴奋的新途径。
人工智能对临床放射学实践的影响
放射学实践高度依赖于技术，因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段，再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践，特别是引入了横断面成像模式，如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用，以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中，有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
放射学中的人工智能：前景和陷阱
5.3.1 人工智能可能影响放射学的领域 ...................................................................................................... 35 5.3.2 改善放射学检查 ...................................................................................................................... 35 5.3.3 接管大部分工作任务并取代放射科医生 ................................................................................................ 36 5.3.4 提高诊断和治疗的准确性 ...................................................................................................................... 37 5.3.5 应用人工智能的领域 ...................................................................................................................... 38 5.3.6 金融投资领域 ............................................................................................................................. 38 5.3.7 隐私和数据安全 ............................................................................................................................. 39 5.3.8 拒绝放射学检查 ............................................................................................................................. 40